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Enregistrement W2564697212 · doi:10.1051/mattech/2016031

Mise au point d’une suspension bactérienne épaissie pour l’exobiocicatrisation de matériaux cimentaires fissurés

2016· article· fr· W2564697212 sur OpenAlexaff
I. Feurgard, Christine Lors, R. Gagné, D. Damidot

Notice bibliographique

RevueMatériaux & Techniques · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Applications in Construction Materials
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryMolecular biologyPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La précipitation de carbonate de calcium par les bactéries offre la possibilité de réparer les matériaux cimentaires fissurés par une méthode durable et non polluante. Une suspension bactérienne épaissie a été mise au point pour favoriser la biocicatrisation de microfissures entre 150 et 500 μm en utilisant la souche bactérienne Bacillus pseudofirmus. Le fluide obtenu, par synergie entre deux épaississants colloïdaux, est fortement rhéofluidifiant et thixotrope, résistant à la décantation et forme lors d’un repos prolongé un gel physique réversible. Ces propriétés permettent de l’injecter sans drainage post-injection dans des fissures d’ouverture variant de 150 à 500 μm. L’ajout d’épaississants n’a pas d’impact sur la croissance ni sur l’activité de B. pseudofirmus et entraîne la formation d’amas autour des bactéries. Cette structure similaire à un biofilm favorise potentiellement leur survie face aux contraintes du milieu extérieur.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,006

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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